如果回归模型违背了无自相关假定，最小二乘估计量是（ ）

在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量。(    ) 加权最小二乘（WLS）估计量是（ ）估计量。 如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量（）。 如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量是（ ）。 如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（ ） 假设线性回归模型满足全部基本假设，最小二乘回归得到的参数估计量具备()。 koyck变换模型参数的普通最小二乘估计量是（ ）。 加权最小二乘(W1s)估计量是( )估计量。 如果股指期货回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（） 使用普通最小二乘法在对自回归模型进行估计时，若随机误差项满足经典线性回归模型的所有假定，则估计量是一致估计量的模型是（） 当模型存在异方差时，加权最小二乘估计量具有（） 最小二乘估计量的性质有哪些？ 加权最小二乘估计量具有（）性质 最小二乘估计量的统计性质有（ ） 当模型存在异方差现象进，加权最小二乘估计量具备（ ）。 ?当模型存在异方差现象进，加权最小二乘估计量具备 模型结构参数的普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性、有效性，随机干扰项方差的普通最小二乘估计量也是无偏的。 如果模型中的解释变量存在完全的多重共线性，参数的最小二乘估计量是（ ） 在存在自相关条件下，参数的最小二乘估计量具有线性性、无偏性和最小方差性。（） OLSE的 是指在所有线性无偏估计量中，最小二乘估计量具有最小方差